为了更好地认识新工业革命和智能制造之间的关系，把握智能制造未来发展趋势，综合评述了现有不同形式的新工业革命及其特征，分析了工业革命和市场需求对制造模式演化的影响，论述了大规模生产、大规模定制和个性化生产３种基本生产方式所组成的长尾制造存在的必要性；探讨了智能制造随人工智能由符号智能向计算智能的演进技术路线；以工业４．０／工业互联网为例分析了新工业革命与新一代智能制造的关系，并 进 一 步 阐 述了新一代智能制造的未来发展趋势；重点分析了人工智能对长尾生产方式的影响；揭示了制造业从“计 算 机＋”走 向“互联网＋”和“人工智能＋”发展的必然趋势。
根据中办、国办下发的《关于加快推进媒体深度融合发展的意见》要求，“要按照资源集约、结构合理、差异发展、协同高效的原则，完善中央媒体、省级媒体、市级媒体和县级融媒体中心四级融合发展布局”。经过6年的媒体融合实践，苏州广电借势城市发展新定位和日趋紧密的一体化效应，叠加聚合纵向、横向备类资源，搭建更加开放的合作平台，扣1造产业互补共进、功能互利共享、具有协同增强效应的生态伙伴关系，有效探索广电媒体融合转型的苏州模式。
风力机行星齿轮动力学研究对降低其振动和噪声、延长风力机使用寿命和提高运行可靠性具有重要意义。行星齿轮传动自由度多、结构复杂、非线性因素和内部激励丰富，而且风力机外部激励复杂，国内外学者已对其进行较为广泛、深入的研究。从系统建模、动力学方程求解、动力学特性分析、动力学优化设计等方面系统评述国内外学者对行星齿轮系统动力学的研究现状，从固有特性、参数稳定性、非线性动态响应等方面详细介绍动力学特性的研究讲展，其中齿侧间隙、轴承间院和齿面摩擦等是现有研究关注较多的非线性因素。根据风力机行星齿轮系统的工作环境和行星齿轮动力学研究的发展趋势，给出了风力机行星齿轮系统需要深入研究的方向。
小区包含的子系统比较多，各子系统在其工作岗位上发挥的作用不同，相应的其工作的方式、原理及构成也不一样。本次培训主要是根据太极计算机股份有限公司做的设计，然后结合实际,从各子系统的结构出发，讲述各子系统的原理、设备组成、功能作用。
针对民用小型无人机被广泛应用而带来的安全隐患问题，通过雷达将该类无人机作为目标进行跟踪逐渐备受关注。交互式多模型算法凭借对目标运动状态的自适应能力被应用到机动目标跟踪领域。本文在交互式多模型算法的基础上，对其应用于雷达单目标跟踪系统的问题进行了研究与仿真。首先建立常见的目标运动模型，并对每个运动模型的状态方程进行分析。接着介绍了交互式多模型算法的原理及计算方法。然后分析了坐标转换误差对雷达跟踪性能的影响，并给出转换误差的补偿结果。最后通过蒙特卡洛仿真实验表明，交互式多模型算法对机动目标有较小的估计误差，能够实现对运动目标进行有效的跟踪，并且利用实测数据分析了交互式多模型算法在雷达单目标跟踪过程的可行性。
该文提出智慧新能源城乡建设的新理念。通过对盘锦大洼区城乡村地区的取暖现状、生物质资源现状、 红村矿区多能互补取暖项目等进行实地调研,给出了大洼区适宜在既有清洁能源取暖的基础上增加户用光伏取 暖、小型生物质发电,形成以电网为基础,综合多种清洁能源输入的区域分布式综合能源系统的新能源建设方案, 并针对方案提出了相应技术模式和商业模式。在此基础上,对未来盘锦地区分布式综合能源微网建设进行展望。
了降低滚动轴承故障数据集的特征维度，选取最有效的数据特征，首先提出一种改进的二进制蚁狮算法，该算法通过引入种群保护集机制，对具有寻优潜力的部分蚂蚁进行保留，并将保护集内群体与主群并行迭代，以加强算法的全局寻优能力，然后通过0-1背包问题验证了该算法的有效性；最后将上述改进融入混合式特征选择模型中，在UCI标准测试数据集与凯斯西储大学滚动轴承故障数据集上分别应用该模型进行特征选择，实验结果表明，融合改进二进制蚁狮算法的混合式特征选择模型的识别精度与特征约简能力均得到明显的提升。
近年来，随着全球经济快速发展和城镇化加速，城市能耗及排放持续增长，面临严峻的资源短缺和环境污染问题。为满足城市居民多样化的能源需求，以及能源系统安全高效、清洁低碳的转型要求，城市能源系统应运而生，并迅速成为能源领域的研究热点。针对城市能源系统的规划设计及能耗分析，各国研究学者已经开发了一系列相关工具，然而各类工具的开发目的及开发者专业背景存在差异，其适用场景不尽相同，且模型的时间和空间颗粒度也存在较大差异。通过聚焦城市能源系统的规划设计及能耗分析工具，分别选取对比典型商用工具的功能和特性，并结合应用案例对工具的适用性进行分析，为相关工具的后续开发及应用提供参考。
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集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）
本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
DeepSeek是一种基于深度学习和人工智能的先进技术平台，专门设计用于金融领域的风险评估和决策优化。其核心技术架构结合了大规模数据处理、机器学习算法和高性能计算能力，能够快速处理和分析海量的结构化和非结构化数据。DeepSeek平台通过多层神经网络模型，能够自动提取数据中的复杂特征，并结合金融领域的专业知识，构建高精度的风险评估模型。其独特之处在于能够动态适应金融市场的变化，通过学习历史数据和实时数据，不断优化模型的预测能力
有的用户觉得DeepSeek不好用，其实可能恰恰是因为给DeepSeek喂了太多的提示词，限制了它的深度思考(如右图，按照四维度分析框架，只得出干巴巴的报告)，它与指令性大模型不同，其实是不需要太长的提示词的
推理模型是在基座模型基础上再经过推理数据训练得到的模型，回答问题时会先通过思维链(CoT)逐步思考，再输出结果。 Deepseek R1模型属于一种推理模型。
这是用户和助手之间的对话。 用户提出一个问题，助手解决它，助手首先在脑海中思考推理过程，然后为用户提供答案。推理过程和答案分别包含在<思考></ 思考 >和<回答 ></ 回答 >标签中。即: <思考>推理过程在这里</ 思考> <回答>在这里回答</ 回答>
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